Excel Solver的线性规划模型

 线性规划是辅助我们进行科学管理的一种数学方法.线性规划为我们合理地利用有限的人力、财力、物力等资源做出最优决策提供了科学依据.Excel Solver的引入简化了线性规划的求解过程,提高了求解速度,大大地推广了线性规划在各行各业中的应用.     

Excel中线性规划问题无穷多最优解情况的判别

利用Excel求解线性规划问题时,所得结果并不能判别该问题存在唯一最优解还是无穷多最优解.在Excel对线性规划问题进行灵敏度分析的基础上,结合单纯形法原理和对偶理论,给出了判定所得最优解是唯一最优解还是无穷多最优解的方法.     

Excel在求解线性规划问题中的应用

本文主要介绍了应用Excel求解线性规划问题的两种方法:一种是通过Excel的表格及其计算功能,根据单纯形法原理和计算步骤,列出单纯形表求解线性规划问题最优解;另一种方法是利用Excel自带的规划求解加载宏直接计算,得出最优解,并对这两种方法在教学中的应用进行比较分析研究。     

Excel规划求解在奶牛生产中的应用

借助Excel2 0 0 0“线性规划求解”功能 ,结合饲料配方设计要求 ,以线性规划求解建立数学模型 ,根据奶牛的饲养标准 ,能快速、简单地求解奶牛饲料配方 ,在最低成本下实现对原料和营养成分的有效调控 .为计算机在奶牛生产中的应用提供了一定的参考价值 .     

用Excel软件求解线性规划和某些数学问题的方法

介绍了用Excel软件求解线性规划的方法，在此基础上给出了用该软件求解不等式问题和线性方程组的方法．     

Excel规划求解在奶牛生产中的应用

借助Excel 2000“线性规划求解”功能，结合饲料配方设计要求，以线性规划求解建立数学模型，根据奶牛的饲养标准，能快速、简单地求解奶牛饲料配方，在最低成本下实现对原料和营养成分的有效调控。为计算机在奶牛生产中的应用提供了一定的参考价值。     

用Excel求解线性规划及线性方程组的方法

对利用美国微软公司开发的Office组件中的电子表格软件Excel求解线性规划的方法给予了介绍 ,并将该功能给予扩充 ,给出了用该软件求解线性方程组的方法     

线性规划模型的计算机求解

线性规划是运筹学的一个重要分支,在经济、管理等领域有着非常广泛的应用,通过对某一特定的线性规划问题,建立线性规划模型并分别用Lingdo、Mathematical、Matlab软件及office软件中的Excel进行求解,并对四种软件进行对比分析,发现Lingdo、Mathematical、Matlab软件是专业化的软件,需要具备一定的数学基础,Excel软件是大众化的软件,更便于一般人掌握。     

Excel的"规划求解"在经济数学模型中的应用

Excel拥有大量的用户群及其“规划求解”的强大计算功能，可以轻松实现时有多个变量的线性规划问题的求解，省去了用线性规划专业软件计算时操作者的专业要求和笔算的缺点，其操作方法的简单、方便、快捷，大大提高了计算的效率和准确性，并提供可靠的运算结果、敏感性和极限值分析报告。     

EXCEL在线性规划中的应用

线性规划是对某几类问题的辅助管理决策制定的功能强大的技术。Excel提供了一种对线性规划问题进行建模并且求解的灵活且直观的方式。通过某公司进行广告活动测算的算例，介绍了如何在电子表格上建立模型并且用Solver快速找出一个最优解的方法。     

非线性规划的一种基于极大熵函数的单调化方法

对约束函数单调而目标函数非单调的非线性规划问题,给出了目标函数的一种积的形式的单调化变换公式,首先引入极大熵函数,将多个约束的非线性规划问题,转化为只含一个约束的非线性规划问题,再将转化后的只有一个约束的非线性规划问题转化为一个单调规划问题,最后证明了等价性.     

求解一类非线性规划问题的新途径

给出了一类约束函数单调而目标函数非单调的非线性规划问题的一种新的求解方法。首先给出了将其目标函数单调化的一种方法，然后．通过这个方法将这类非线性规划问题转化为等价的单调规划问题，进而利用已有的关于单调函数的凸化、凹化方法，可将其转化为等价的凹极小问题或反凸规划问题以及标准DC规划问题．再利用已有的关于这些规划问题求全局极小点的方法，可以求得原问题的全局极小点。     

Exact penalty method for the nonlinear bilevel programming problem

In this paper, following the method of replacing the lower level problem with its Kuhn-Tucker optimality condition, we transform the nonlinear bilevel programming problem into a normal nonlinear programming problem with the complementary slackness constraint condition. Then, we get the penalized problem of the normal nonlinear programming problem by appending the complementary slackness condition to the upper level objective with a penalty. We prove that this penalty function is exact and the penalized problem and the nonlinear bilevel programming problem have the same global optimal solution set. Finally, we propose an algorithm for the nonlinear bilevel programming problem. The numerical results show that the algorithm is feasible and efficient.     

用数学规划法求解天然气管道最优分配问题

建立了一种求解天然气系统最优分配问题的新方法。在数学模型中,引入连续变量代替离散的决策变量,这些连续变量是管道的“分段长度”,将混合整数非线性规划问题转化成连续的非线性规划问题。然后,用分解法求解连续的非线性规划问题。原来的非线性模型被分解成两个优化子系统：第一阶段子系统和第二阶段子系统。两个子系统之间的联系是天然气流速和管道“分段长度”,第一阶段计算出来的天然气流速作为输出变量代入第二阶段,第二阶段计算出来的管道“分段长度”作为输出变量代入第一阶段,它们在两个子系统之间反复迭代直到达到收敛标准。     

求解最大割问题的分枝定界算法

最大割问题是图论中的一个典型的NP困难问题。文中基于最大割问题的半定规划松弛模型，给出了最大割问题的一种二次规划松弛模型，并且理论证明了提出的二次规划松弛模型要优于半定规划松弛模型。在谈模型的基础上，利用分枝定界算法求解最大割问题。对小规模和中等规模的最大割问题分别作数值实验。实验表明分枝定界算法能够给出最大割问题一个好的近似解，是求解中小规模最大割问题的有效方法。     

一种求解随机线性二层规划问题的分支定界-粒子群混合算法

将一类随机线性二层规划模型转换为带期望约束的确定性线性二层协方差规划模型,并进一步利用KKT条件将二层协方差规划模型转化为单层规划模型,然后利用分支定界-粒子群混合算法对该模型进行求解.与传统分支定界算法的对比实验表明,该算法有效改善了上层问题的方差结果,且计算效率得到了较显著提高.     

基于规划理论的最小二乘法改进及其在Markov跳变系统参数估计中的应用

分析了高斯最小二乘法在Markov跳变系统参数估计中的局限性,即不能够直接解决带有约束条件的拟合问题。而Markov跳变系统的转移概率矩阵要满足列和为1的约束,同时在多次观测值中有部分数据是未知的。根据规划问题为带有约束条件的极值问题,且约束条件中决策变量的个数可以多于目标函数中决策变量个数的特点,将Markov跳变系统参数估计问题转化为非线性规划问题。从求解的角度出发,将非线性规划问题转化为凸规划,同时给出了具体的转化方法。从理论上说明了转化后的凸规划问题在满足库恩-塔克条件的前提下,库恩-塔克点一定为全局最优解。最后给出仿真算例,说明结论的合理性。     

一类特殊规划的求解算法

二次规划问题是一类重要的优化问题,是NP困难的.通过对已有算法的理解与分析,在假设原问题的Hessian矩阵正定的条件下,作者给出了求解二次规划问题的一种新算法,并讨论了算法的收敛性.     

基于平方加权的理想点法解双层多目标规划问题

给出双层多目标规划问题的模型,将基于平方加权的理想点法与KT条件有效结合起来,从而把双层多目标规划问题转化为单层单目标规划问题进行求解,最终得到原问题的有效解.     

进化规划方法在并行多机调度问题中的应用

并行多机调度问题是一类重要的车间调度问题,但迄今为止,在解决工件和机器数较多的大规模并行多机调度问题还存在着许多困难。进化规划方法与遗传算法一样是一种重要的进化计算方法,但与遗传算法相比,进化规划算法的应用还刚刚开始,特别是在调度领域的应用还很少见文献报道,第一次将进化规划方法应用到并行多机调度问题中,并在问题的描述、可行解的表示、变异方法、提高进化规划方法的局部寻优能力等方面作了研究。不同规模的计算实例表明了本文提出的进化规划算法是有效的,能用于解决较大规模并行多机调度问题,且解的质量优于启发式算法和模拟退火算法。